Diese Webseite verwendet Cookies, um das Angebot zu verbessern und bestimmte Funktionen zu ermöglichen. Indem Sie hier fortfahren, stimmen Sie der Nutzung von Cookies zu. Mehr Infos unter Datenschutz.
delomaAgentur für Händler

Bachelorarbeit - Tourenplanung mit flexiblen Zeitfenstern


Ausarbeitung

Azahar Hossain Profilfoto

Unser Werkstudent Herr Azahar Hossain Khalil unterstützt uns in der Softwareentwicklung als Full-Sack-Entwickler in den Bereichen der Datenbankentwickler über den Anwendungsserver hin zur Webanwendung sowie weitere Module.

In seiner Abschlussarbeit zur Erlangung des akademischen Grades "Bachelor of Scienc" seines Studienganges "Angewandte Informatik" an der Universität Duisburg Essen untersuchte er die Nutzung von flexiblen Lieferzeitfenstern zur praxistauglichen Automatisierung der Liefertouren unserer Händler. Englischer Titel: Vehicle routing with user-centred flexible delivery time windows.

Herausforderung

Die tägliche Tourenplanung mit Zeitfenstern unserer Händler unterliegt verschiedenen Anforderungen und Restriktionen sowie Interessen der beteiligten Parteien.

Warum keine bestehende automatisierte Tourenplanung nutzen?

Aktuell erfolgt die Tourenplanung in unserem manuel und es gibt bereits genügend ausgereifte Algorithmen und Tools (z.B. Google OR-Tools) zur Tourenplanung, welche jedoch nicht die praxistauglischen kundenspezifischen Aspekte in der letzten Meile betrachten und somit zu unflexibel sind. In anderen Worten: "Wenn wir überall zu 100% pünktlich kommen müssten, würde unser Geschäftsmodel nicht funktionieren."

Tourenplanung
Tourenplanung in deloma

Firmenkunden wie Büros haben andere zeitliche Anforderungen der Anlieferung wie Gastronomen und langjährige zufriedene Bestandskunden verzeihen auch mal eine nicht termingerechte Lieferung. Auch das tragen in höhere Etagen ohne Aufzug rentiert sich weniger.

Parameter

  • Zeitfenster
  • Fahrtzeit / Durchschnitt des Kunden
  • Fahrzeugkapazität
  • Stopdauer: Etage / Aufzug / LKW-Rampe / Gabelstapler
  • Ertrag pro Kunde
  • vergangene Zuverlässigkeit / Pünktlichkeit
  • Stammkunde / Neukunde
  • Firmenkunde / Privatkunde
  • Historische Pünktlichkeit des Kunden
  • Warenverfügbarkeit / Alternativartikel
  • Standardlieferung / Zeitkritisch: Veranstaltung
  • ... weitere

Bewertung

Anhand dieser Parameter bewertet der Händler jeden Kunden und Auftrag bei der Tourenplanung und priorisiert die entsprechenden Bestellungen. Dieser aufwendige Prozess könnte vermutlich auch in Software abgebildet werden und diese Bachelorarbeit dient als Fallstudie und Machbarkeitsstudie für eine spätere Implementierung.

Fallstudie

Datensatz

Als Datenbasis dienten 400 Touren mit 5600 Lieferstops aus der Deloma-Datenbank mit den vergangenen manuel geplanten Touren der Händler, für welche Distanz, Dauer, Pünktlichkeit zur Verfügung standen.

Konzept

Die jeweiligen Bestellungen werden anhand mehrerer Kriterien zu einem prozentualen Strengheitswert (engl. strictness score) bewertet anhand dessen die Zeitfenster manipuliert werden.

Strengheitswert

Im Rahmen dieser Ausarbeit wurden folgende fünf Kriterien ausgewählt und gewichtet ergeben sie den Bewertungsswert.

  • Vergangene Pünktlichkeit je Kunde
  • Bestellanzahl: Neukunde / Stammkunde
  • Stopdauer: Etage / Aufzug
  • Firma / Privatkunde
  • Umsatzvolumen je Kunde
Tourenplanung
Tourenplanung Konzept

Auswertung

Es wurden drei folgende Fälle implementiert:

  1. Manuelle Tourenplanung
  2. Automatische Tourenplanung
  3. Automatische Tourenplanung mit Benutzerkriterien

Auswertung

Für jeden Fall wurden die folgenden Parameter ausgewertet:

  1. Pünktlichkeit - zur Optimierung der Kundenzufriedenheit
  2. Distanz - zur Optimierung der Fahrtkosten
  3. Dauer - zur Optimierung der Personalkosten

Fazit

Im Vergleich der manuellen Tourenplanung ggü. den gewichteten Benutzerkriterien konnte die Pünktlichkeit signifikant mit über 50% verbessert werden und die Distanz geringfügig bei konstanter Dauer.

Der Vergleich der bestehenden automatischen Lösung gegenüber den gewichteten Benutzerkriterien muss mit weiteren Parametern, wie Ertrag, Kosten untersucht werden, da die bestehende Lösung ein "Optimum" und 99% Pünktlichkeit anstrebt unabhängig von der Wichtigkeit des Kunden.

Diese Arbeit zeigt, das mit den gewichteten Benutzerkriterien und unserem Ansatz der dynamischen Tourenplanung, wir ähnlich benutzerorientierte Ergebnisse wie in der manuellen Tourenplanung erreichen können und dabei eine höhere Pünktlichkeit mit etwas besserer Planung erreichen können. Zukünftig werden wir noch die Parameter Ertrag, Kosten untersuchen.

Wir bedanken uns bei Herrn Hossain dafür, seine Bachelorarbeit bei uns geschrieben zu haben.

Rubrik: Shop-System
Autor: Marco Janc